一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统，通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果，本发明专利技术提供的技术方案能够提高图像识别的精准度。能够提高图像识别的精准度。能够提高图像识别的精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像分割智能图像处理
，尤其涉及一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统。

技术介绍

[0002]图像识别是人工智能的一个重要应用，在相关技术提供的方案中，通常是对图像进行特征提取得到特征向量，并根据特征向量直接预测图像中所包括内容的类别，例如预测图像中是否包括人脸。但是，通过特征提取得到的特征向量中通常含有较多不利于识别的多余信息，导致根据该特征向量得到的类别不准确，图像识别的精度差。本专利技术提供一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统，已解决现有技术中存在的上述问题。

技术实现思路

[0003]在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0004]为至少部分地解决上述问题，本专利技术提供一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：
[0005]S100，通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；
[0006]S200，通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；
[0007]S300，通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；
[0008]S400，将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果。
[0009]优选的是，所述S100包括：
[0010]S101，图像传感器采集的光信号转换成电信号，再通过空间采样和幅值量化后，形成一幅数字图像；
[0011]S102，采用二维数组来存放形成的数字图像；
[0012]S103，通过矩阵数据提取单元获取图像的矩阵数据，将提取的图像矩阵数据发送至图像切分模块；
[0013]优选的是，所述S200包括：
[0014]S201，通过图像切分模块按列将图像分成若干具有相似性质的区域，得到图像向量列数据；
[0015]S202，所述图像向量列数据中的每两个相邻图像向量列之间存在重叠区域；
[0016]优选的是，所述S300包括：
[0017]S301，通过人工智能图像处理单元对每个图像列向量数据进行提取识别；
[0018]S302，根据待识别图像列向量中的每个待识别向量分别进行分类处理，对应得到所述待识别图像中所包括内容的多个类别预测结果；
[0019]优选的是，所述S400包括：
[0020]S401，将处理后的图像传输至终端；
[0021]S402，根据所述多个类别预测结果，确定所述待识别图像中所包括内容的类别。
[0022]S403，得到最终图像处理结果。
[0023]一种基于按列处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，包括：
[0024]图像采集模块，用于采集图像，将采集的光信号转换成电信号，再通过空间采样和幅值量化后，形成一幅数字图像；
[0025]图像切分模块，用于将图像分成若干具有相似性质的区域，得到图像向量列数据；
[0026]人工智能图像处理单元，用于处理每个图像向量列数据；
[0027]人工智能终端，根据多个类别预测结果，确定所述待识别图像中所包括内容的类别，得到最终图像处理结果。
[0028]优选的是，所述图像采集模块包括：
[0029]图像传感单元，所述图像传感器采集的光信号转换成电信号，再通过空间采样和幅值量化后，形成一幅数字图像；
[0030]矩阵数据提取单元，用于采用二维数组来存放形成的数字图像，获取图像的矩阵数据；
[0031]二维数组单元，采用二维数组来存放形成的数字图像，将形成的数字图像发送至图像切分模块；
[0032]优选的是，所述图像切分模块包括：
[0033]图像切分单元，通过图像切分模块按列将图像分成若干具有相似性质的区域，得到图像向量列数据；
[0034]图像排列单元，所述图像向量列数据中的每两个相邻图像向量列之间存在重叠区域；
[0035]优选的是，所述人工智能图像处理单元包括：
[0036]列向量数据提取单元，通过列向量数据提取单元对每个图像列向量数据进行提取识别；
[0037]待识别向量分类单元，根据待识别图像列向量中的每个待识别向量分别进行分类处理，对应得到所述待识别图像中所包括内容的多个类别预测结果；
[0038]优选的是，所述人工智能终端包括：
[0039]传输单元，用于将处理后的图像传输至终端；
[0040]图像确认单元，根据所述多个类别预测结果，确定所述待识别图像中所包括内容的类别，得到最终图像处理结果。
[0041]本专利技术所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法及系统，本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
[0042]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0043]图1为本专利技术所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法步骤流程图。
[0044]图2为本专利技术所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法一个实施例图。
[0045]图3为本专利技术所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理系统框图。
具体实施方式
[0046]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0047]如图1
‑
图3所示，本专利技术提供一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：
[0048]S100，通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；
[0049]S200，通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；
[0050]S300，通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；
[0051]S400，将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果。
[0052]上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果。
[0053]上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案有助于采集图像信息，基于按列处理技术将采集的图像进行分段，有助于在识别处理图象时更加精准。
[0054]在另一实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：S100，通过图像采集模块采集图像，获取图像的矩阵数据；S200，通过图像切分模块对所述图像矩阵数据按列切分组成任意宽度图像段进行分段处理，得到多个图像向量列数据；S300，通过人工智能图像处理单元对每个图像向量列数据进行处理；S400，将处理后的图像传输至终端，得到最终图像处理结果。2.根据权利要求1所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S100包括：S101，图像传感器采集的光信号转换成电信号，再通过空间采样和幅值量化后，形成一幅数字图像；S102，采用二维数组来存放形成的数字图像；S103，通过矩阵数据提取单元获取图像的矩阵数据，将提取的图像矩阵数据发送至图像切分模块。3.根据权利要求1所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S200包括：S201，通过图像切分模块按列将图像分成若干具有相似性质的区域，得到图像向量列数据；S202，所述图像向量列数据中的每两个相邻图像向量列之间存在重叠区域。4.根据权利要求1所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S300包括：S301，通过人工智能图像处理单元对每个图像列向量数据进行提取识别；S302，根据待识别图像列向量中的每个待识别向量分别进行分类处理，对应得到所述待识别图像中所包括内容的多个类别预测结果。5.根据权利要求1所述的一种基于按列处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S400包括：S401，处理后的图像传输至终端；S402，根据所述多个类别预测结果，确定所述待识别图像中所包括内容的类别。S403，得到最终图像处理结果。6.一种基于按列处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，包括：图像采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宇杰，李文宏，
申请(专利权)人：上海宇勘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：